灰色聚类算法在湿地生态旅游开发中的应用

周红霞，张安妮，周方勇

（ 1.山东省济南市平安街道办事处水利站，济南 250306;2.山东省济南市黄河信息中心，济南 250013;3.山东省济南市天桥黄河河务局，济南 250032）

0 引言

根据《山东济西国家湿地公园总体规划》及《济南市西部地区发展规划》，长清区平安街道办事处充分利用南水北调干渠、玉清湖、黄河等自然资源，结合湿地的自然、文化特色，依循“一区、多点、生态产业链”的方式，开发生态旅游产业。济西湿地地处济南市长清区平安街道西北，距经十西路3公里，交通便利。湿地以东为玉清湖，以西、以北为黄河，以南为济平干渠，四面环水。此处原名“许寺洼”，因地势低洼加之玉清湖向外渗水而形成。湿地面积5万亩，其中芦苇地1.2万亩，荒草地0.3万亩，常年保有水量1千万立方以上。

目前，该湿地生态旅游具有以下发展优势:

(1)济西湿地水资源丰富，规划区域内西有黄河、东有玉符河、玉清湖以及小清河源头等多处水源，具有良好的区域小气候特征，冬季气候较为湿润，夏季凉爽宜人，形成了优良的生态旅游观光气候。

(2)湿地规划设计与大学科技园和开发区建设相结合，规划设计符合土地的利用性、旅游性和可观赏性。

(3)以传统文化与生态环境为主题的生态旅游观光景区，与玉清湖其他景点能够形成较好的产品组合，融合于生态旅游观光大环线中。景区与周边产品的组合，可以起到互促、互连、互补的作用，在市场上相互带动，互为客源，共同发展。

(4)省、市委和各级政府对发展山东济西国家湿地公园生态旅游观光业高度重视，同时提出建议在济南市西部建设生态旅游观光环线，并且把这一项目列入全镇重点项目，专门成立了领导班子及工作小组负责这项工作。

本文使用灰色统计方法处理专家评估意见，引入灰色聚类分析模型计算综合评估值，获得对评估对象的分类及多层次评价结果，对济南西部湿地生态旅游产业进行了公正、科学的多层次综合评价。

1 灰色聚类挖掘算法

1.1 灰色聚类原理

灰色聚类是建立在灰数的白化函数生成的基础上，将聚类对象对不同聚类指标所拥有的白化数，按n个灰类进行归纳整理，以判断该聚类对象属于哪一类的灰色统计方法。

记 I、II、III、…为聚类对象，(i=1，2，3，…，n)

记 1#、2#、3#、… 为聚类指标，(j=1，2，3，…，m)

记 1、2、3、… 为聚类灰类，(k=1，2，3，…，p)

例如:A中学、B中学为聚类对象;课程考分、实践能力、政治思想为聚类指标;高、中、低为聚类灰数。

1.2 灰色聚类基本过程

记i为聚类对象(i=1，2，3，…，n);fj为第j个聚类指标(j=1，2，3，…，p);k为聚类灰类(k=1，2，3，…，m);dij为第i个聚类对象对于第j个聚类指标所拥有的白化数，fjk为第j个聚类指标对第k个灰类的白化函数。具体计算步骤为:

第1步，根据给定的dij构造样本矩阵D;

第2步，确定灰类白化函数fjk;

第3步，计算折算系数(聚类权)ηjk:

式中，n 为总的灰类数。若 σik=max(σi1，σi2，…，σin)，则对象i属于第k个灰类。

2 灰色聚类算法在济南西部生态旅游综合评价中的应用

综合评价是指对多属性体系结构描述的对象系统作出全面性、整体性的评价。用于综合评价的方法很多，但由于各种方法出发点不同，解决问题的思路不同，适用对象不同，又各有优缺点，以至人们遇到综合评价问题时不知该选择哪一种方法，也不知评价结果是否可靠。

在济南西部湿地生态旅游分析中，人们更关注旅游发展潜力的综合评价等级，因此，我们采用灰色聚类挖掘算法。在数据挖掘处理过程中，数据挖掘算法是最为关键的，利用灰色聚类挖掘算法和从数据仓库中提取的数据中，我们可以发现目前组织中存在的个体类型，另外还可以判断每个体属于这些类型中的哪一类。

2.1 聚类对象和评价指标选取

对济南西部湿地生态旅游资源综合评价，所用评价指标体系是资源中心型(见表1)。邀请7名专家分别对16个评价指标赋值、评价指标分类、评价指标体系中的16个评价指标按4个灰类打分。

2.2 灰色定权聚类评价应用设计

7位专家对每一个评价指标分别给出灰类分值见表1。

(1)确定评价灰色类

确定评价灰色类采用四级制，将等级分为优、良、中、差。设评价灰类的序号为1～4，即4个评价灰类，灰优类为4分以上;灰良类为3分左右;灰中类为2分左右;灰差类为1分以下。相应的白化函数为 fk(k=1，2，3，4)，4 个灰类对应的图像如图1所示。

表1 济南西部湿地生态旅游资源综合评价量化得分

图1 白化权函数

(2)评价指标计算与量化

设灰类 k共4 类，k=1，2，3，4;

评价指标 i共16 个，i=1，2，……，15，16;

评价专家 7 人，j=1，2，3，4，5，6，7;

白化函数fk对应灰优、灰良、灰中、灰差，分别是 f1、f2、f3、f4，第 j个专家赋值第 i个指标的分值为dij;

当评价指标i=1时，

首先，求7位专家(Nj=1)评估指标1为灰优的评价系数:

所以评价指标l(自然生态)属于灰良类取分值为3分。同理，可以求出评价指标i=2，……16的所属灰类及分值，如表2所示。以上用灰色统计法获得了专家评估评价指标所属的类别和分值。

表2 综合评价指标所属灰类分布表

(3)灰色聚类评价应用

求济南西部湿地旅游资源灰优类(k=4)的聚类系数:

同理计算出灰良类(k=3)λ12=5.3309;灰中类(k=2)λ12=2.2174;灰差类(k=1)λ12=0。该旅游资源评价的聚类系数向量:

由于MAX(4.9998，5.3309，2.2174，0)=5.3309=λ21，k=3，所以，济南西部湿地生态旅游综合评价结果为灰良类。

2.3 综合评价结果

通过应用灰色聚类算法对济南西部湿地生态旅游资源进行分析计算，可知济南西部湿地生态旅游资源在水体质量、文化古迹、交通条件、客源分布条件和与附近景区比较5个指标上评价为优类;在自然生态、土地开发、城镇分布、旅游设施、气侯条件、地质地形条件、动物、植物、民情民俗和景点特色10个指标上评价为良类;在基础设施这项指标评价为中类。

区域位置优于旅游资源，旅游资源优于地理条件。

3 结束语

本文探讨了灰色聚类数据挖掘算法在济南西部湿地生态旅游综合评价中的应用，对旅游资源16个指标进行聚类分析，从而发现其旅游资源所属类，这对发展济南西部生态旅游工作具有理论和现实指导意义。从总体上看，该方法计算简单，所需样本量小，能够为旅游开发决策者提供科学化和规范化的有效参考，该方法也存在一些需要改进的地方，如评价指标的选取和完善，合理样本量的确定等。

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